人工不智能：AI狂飙三十年 第124章 林凡带新人发现无人可带
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林凡带新人，是从一个实习训练营开始的。
公司取消正式初级岗位后，为了显得自己没有完全放弃培养，搞了一个“AI 运维治理实习训练营”。名字很长，周期很短，六周。hR 说这是轻量化培养机制，老板说这是人才蓄水池，老周说这是“不给锅买锅盖，先买个锅盖贴纸”。
林凡被安排当导师。
他看着名单，十个实习生，学校、专业、背景各不相同。有人学计算机，有人学统计，有人学传媒，还有一个学心理学。大家都很积极，简历里写满了 AI 工具、数据分析、项目实战、提示词优化。
第一天，林凡问：“你们谁排查过线上事故？”
没人举手。
“谁处理过用户投诉？”
没人举手。
“谁看过模型评分分布？”
一个学生举手：“我在课程里看过模拟数据。”
林凡点头：“行，至少看过假的。”
实习生们笑了，笑里有点紧张。
问题很快出现。训练营要求他们学习模型监控、日志分析、偏见评估和人工复核流程。但这些东西本来应该建立在真实项目经验上。没有写过基础代码，就很难理解接口日志；没有接过用户投诉，就很难理解“申诉成功率”不是一个冷冰冰指标；没有经历过项目上线，就不知道为什么停机按钮不是装饰。
林凡试图给他们讲招聘系统年龄偏差。实习生们能理解概念，也能复述“敏感标签不得硬淘汰”，但一到真实案例，就会下意识问：“有没有标准处理模板？”
张磊在旁边听见，小声说：“孩子们已经被模板宇宙统治了。”
何苗说：“别叫孩子，人家是大学生。”
“我失业后看谁都年轻。”
林凡带他们看陈茜处理客服投诉。一个 36 岁候选人被系统低分，申诉说自己有十年项目经验。实习生小郑问：“如果模型判断他学习适应性不足，我们为什么不相信模型？”
陈茜反问：“你看过他的项目吗？”
小郑愣住。
“没有看过，就不要急着相信分数。”陈茜说，“分数是线索，不是判决。”
这句话比林凡讲半小时课有效。
老周建议林凡别只讲系统，带他们去看真实场景。于是第二周，林凡带实习生去社区活动室，看智能政务如何被老人使用；去客服中心，看用户如何被机器聊烦；去设计部，看阿宁如何判断一张海报会不会误导；去小面馆，看张磊的“会写一点”如何从猫和牛肉里找人味。
实习生们第一次发现，AI 运维治理不是坐在电脑前调参数，而是要知道参数落地后会碰到什么人。
学心理学的女生小梁在小面馆后说：“我以前以为模型误伤是统计问题，现在觉得它也是叙事问题。系统没有听完一个人的故事。”
林凡看了她一眼：“这句话记下来。”
可训练营结束时，公司只留下两个实习名额，而且不是正式岗位，只是下一期项目储备。其他人拿着结业证书离开。hR 说他们收获了实践经验，林凡听着这句话，心里很不舒服。
因为他知道，六周太短，短到刚看见门，门就关了。
小吴看着离开的实习生，说：“凡哥，我以前还觉得自己很菜。现在发现，我至少有工位。”
林凡说：“所以你要快点长。”
“长成什么？”
“长成能带下一个人的人。”
小吴沉默。
晚上，云启未来白板写：
无人可带，不是因为年轻人不行，是因为入口被切碎了。
何苗写：
训练营不能替代岗位，证书不能替代成长。
张磊写：
标准模板教不会人处理非标准人生。
林凡写：
要让新人看见真实后果，否则他们只能学会漂亮流程。
老周补：
师傅不是讲课的人，是带你一起背过锅的人。
林凡看着最后一句，想起自己第一次被合同埋雷、第一次追日志、第一次在老板面前说不能删记录。
他有老周。
可下一批人，还会有谁？
训练营最后一天，小梁把自己的结业感想发给林凡。她写，自己以前以为 AI 治理是“让模型更公平”，现在知道，这句话太大了。真正的工作可能是发现一个投诉没有被看见，一个按钮不该藏太深，一个解释让用户听不懂，一个新人不知道为什么不能相信分数。
林凡看完，回她：
这就够作为开始。
小梁说：“可我还没找到岗位。”
林凡盯着这句话，半天没回。
他能教她怎么看见问题，却不能保证这行业给她一个位置。这种无力，比讲不懂技术更难受。
他最后只回：
先别丢掉你看见问题的能力。
发完，他觉得这句话太轻。
但有时候，轻的东西也只能先递出去。
小梁离开公司那天，把训练营工牌交还前，问林凡：“如果以后我找不到 AI 治理岗位，去做客服、运营或者数据标注，这段经历是不是浪费了？”
林凡说：“不浪费。你会比别人更早知道，系统不是屏幕里的东西，它会落到人身上。”
小梁笑了一下：“这话像安慰。”
“是。”林凡说，“但也是实话。”
她点点头，把工牌放到桌上。
林凡看着那张临时工牌，忽然觉得“临时”两个字很刺眼。
它刺的不是纸，是人还没开始就被倒计时的那种处境。
六周太短，短到连犯错都像奢侈。
而成长偏偏最需要犯错的时间。
没有时间，成长就只剩培训口号。
公司取消正式初级岗位后，为了显得自己没有完全放弃培养，搞了一个“AI 运维治理实习训练营”。名字很长，周期很短，六周。hR 说这是轻量化培养机制，老板说这是人才蓄水池，老周说这是“不给锅买锅盖，先买个锅盖贴纸”。
林凡被安排当导师。
他看着名单，十个实习生，学校、专业、背景各不相同。有人学计算机，有人学统计，有人学传媒，还有一个学心理学。大家都很积极，简历里写满了 AI 工具、数据分析、项目实战、提示词优化。
第一天，林凡问：“你们谁排查过线上事故？”
没人举手。
“谁处理过用户投诉？”
没人举手。
“谁看过模型评分分布？”
一个学生举手：“我在课程里看过模拟数据。”
林凡点头：“行，至少看过假的。”
实习生们笑了，笑里有点紧张。
问题很快出现。训练营要求他们学习模型监控、日志分析、偏见评估和人工复核流程。但这些东西本来应该建立在真实项目经验上。没有写过基础代码，就很难理解接口日志；没有接过用户投诉，就很难理解“申诉成功率”不是一个冷冰冰指标；没有经历过项目上线，就不知道为什么停机按钮不是装饰。
林凡试图给他们讲招聘系统年龄偏差。实习生们能理解概念，也能复述“敏感标签不得硬淘汰”，但一到真实案例，就会下意识问：“有没有标准处理模板？”
张磊在旁边听见，小声说：“孩子们已经被模板宇宙统治了。”
何苗说：“别叫孩子，人家是大学生。”
“我失业后看谁都年轻。”
林凡带他们看陈茜处理客服投诉。一个 36 岁候选人被系统低分，申诉说自己有十年项目经验。实习生小郑问：“如果模型判断他学习适应性不足，我们为什么不相信模型？”
陈茜反问：“你看过他的项目吗？”
小郑愣住。
“没有看过，就不要急着相信分数。”陈茜说，“分数是线索，不是判决。”
这句话比林凡讲半小时课有效。
老周建议林凡别只讲系统，带他们去看真实场景。于是第二周，林凡带实习生去社区活动室，看智能政务如何被老人使用；去客服中心，看用户如何被机器聊烦；去设计部，看阿宁如何判断一张海报会不会误导；去小面馆，看张磊的“会写一点”如何从猫和牛肉里找人味。
实习生们第一次发现，AI 运维治理不是坐在电脑前调参数，而是要知道参数落地后会碰到什么人。
学心理学的女生小梁在小面馆后说：“我以前以为模型误伤是统计问题，现在觉得它也是叙事问题。系统没有听完一个人的故事。”
林凡看了她一眼：“这句话记下来。”
可训练营结束时，公司只留下两个实习名额，而且不是正式岗位，只是下一期项目储备。其他人拿着结业证书离开。hR 说他们收获了实践经验，林凡听着这句话，心里很不舒服。
因为他知道，六周太短，短到刚看见门，门就关了。
小吴看着离开的实习生，说：“凡哥，我以前还觉得自己很菜。现在发现，我至少有工位。”
林凡说：“所以你要快点长。”
“长成什么？”
“长成能带下一个人的人。”
小吴沉默。
晚上，云启未来白板写：
无人可带，不是因为年轻人不行，是因为入口被切碎了。
何苗写：
训练营不能替代岗位，证书不能替代成长。
张磊写：
标准模板教不会人处理非标准人生。
林凡写：
要让新人看见真实后果，否则他们只能学会漂亮流程。
老周补：
师傅不是讲课的人，是带你一起背过锅的人。
林凡看着最后一句，想起自己第一次被合同埋雷、第一次追日志、第一次在老板面前说不能删记录。
他有老周。
可下一批人，还会有谁？
训练营最后一天，小梁把自己的结业感想发给林凡。她写，自己以前以为 AI 治理是“让模型更公平”，现在知道，这句话太大了。真正的工作可能是发现一个投诉没有被看见，一个按钮不该藏太深，一个解释让用户听不懂，一个新人不知道为什么不能相信分数。
林凡看完，回她：
这就够作为开始。
小梁说：“可我还没找到岗位。”
林凡盯着这句话，半天没回。
他能教她怎么看见问题，却不能保证这行业给她一个位置。这种无力，比讲不懂技术更难受。
他最后只回：
先别丢掉你看见问题的能力。
发完，他觉得这句话太轻。
但有时候，轻的东西也只能先递出去。
小梁离开公司那天，把训练营工牌交还前，问林凡：“如果以后我找不到 AI 治理岗位，去做客服、运营或者数据标注，这段经历是不是浪费了？”
林凡说：“不浪费。你会比别人更早知道，系统不是屏幕里的东西，它会落到人身上。”
小梁笑了一下：“这话像安慰。”
“是。”林凡说，“但也是实话。”
她点点头，把工牌放到桌上。
林凡看着那张临时工牌，忽然觉得“临时”两个字很刺眼。
它刺的不是纸，是人还没开始就被倒计时的那种处境。
六周太短，短到连犯错都像奢侈。
而成长偏偏最需要犯错的时间。
没有时间，成长就只剩培训口号。